笔记一
参考 文章http://dongxicheng.org/framework-on-yarn/spark-scala-writing-application/
通过RDD转换算子操作和转换RDD，对于WordCount而言，首先需要从输入数据中每行字符串中解析出单词，然后将相同单词放到一个桶中，最后统计每个桶中每个单词出现的频率，举例如下：
1 2 3 val result = hadoopRdd.flatMap{ case (key, value) = > value.toString().split( "\\s+" ); }.map(word = > (word, 1 )). reduceByKey ( _ + _ )其中，flatMap函数可以将一条记录转换成多条记录（一对多关系），map函数将一条记录转换为另一条记录（一对一关系），reduceByKey函数将key相同的数据划分到一个桶中，并以key为单位分组进行计算，这些函数的具体含义可参考：Spark Transformation。
笔记二
参考http://www.tuicool.com/articles/UJzmui
方法textFile读入一个文本文件，并在Spark环境里创建相应的RDD集。这个数据集存放在lines变量中。方法flatMap和map不同，map返回的是一个key,value的对，得到的RDD集和哈希表有点像。而flatMap的输出结果是数组。这个数组是对每个元素调用传入的lambda函数后得到的结果的并。这意味着传入的lambda函数可以返回0个或多个结果
